KI-Verfahren für Entwickler*innen alles, was Sie brauchen, in praktischen Steckbriefen KI ist nicht gleich KI und längst nicht jedes Problem braucht ein neuronales Netz. In diesem Buch finden Sie 40 zentrale Algorithmen und Verfahren aus Data Science und Künstlicher Intelligenz, die Sie als Entwicklerin oder Entwickler kennen sollten. KI-Berater Matthieu Deru und Alassane Ndiaye vom Deutschen Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz stellen Ihnen jedes Verfahren in einem einheitlichen Steckbrief vor: mit Anwendungsfällen, Praxistipps, Stärken und Grenzen sowie lauffähigen Codebeispielen. So wählen Sie für jedes Projekt das richtige Verfahren aus und setzen es mit Scikit-Learn, Keras, TensorFlow, PyTorch, JAX oder JavaScript direkt um. Ideal zum Lernen, Vergleichen und Nachschlagen im Studium wie im Beruf.

• 40 grundlegende Verfahren aus Data Science und KI im Überblick

• Praxisnahe Codebeispiele in Python und JavaScript

• Mit Scikit-Learn, Keras, TensorFlow, PyTorch und JAX für Studium und Beruf
  Aus dem Inhalt:

• K-Nearest-Neighbours

• Lineare und logistische Regression

• Entscheidungsbäume und Random Forests

• Support-Vector-Maschinen

• Clustering-Verfahren

• Naive Bayes

• Neuronale Netze und Deep Learning

• Training mit Keras, TensorFlow und PyTorch

• KI im Browser mit JavaScript

• Generative Verfahren

• Reinforcement Learning

Autorentext
Dr. Matthieu Deru ist KI-Berater, Software-Ingenieur und ehemaliger Projektleiter am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI). Seit über 15 Jahren entwickelt er KI-basierte Lösungen und digitale Produkte für Industrie und Forschung.

Klappentext

KI-Verfahren für Entwickler*innen - alles, was Sie brauchen, in praktischen SteckbriefenKI ist nicht gleich KI - und längst nicht jedes Problem braucht ein neuronales Netz. In diesem Buch finden Sie 40 zentrale Algorithmen und Verfahren aus Data Science und Künstlicher Intelligenz, die Sie als Entwicklerin oder Entwickler kennen sollten. KI-Berater Matthieu Deru und Alassane Ndiaye vom Deutschen Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz stellen Ihnen jedes Verfahren in einem einheitlichen Steckbrief vor: mit Anwendungsfällen, Praxistipps, Stärken und Grenzen sowie lauffähigen Codebeispielen. So wählen Sie für jedes Projekt das richtige Verfahren aus und setzen es mit Scikit-Learn, Keras, TensorFlow, PyTorch, JAX oder JavaScript direkt um. Ideal zum Lernen, Vergleichen und Nachschlagen - im Studium wie im Beruf.

• 40 grundlegende Verfahren aus Data Science und KI im Überblick
• Praxisnahe Codebeispiele in Python und JavaScript
• Mit Scikit-Learn, Keras, TensorFlow, PyTorch und JAX - für Studium und Beruf

Aus dem Inhalt:

• K-Nearest-Neighbours
• Lineare und logistische Regression
• Entscheidungsbäume und Random Forests
• Support-Vector-Maschinen
• Clustering-Verfahren
• Naive Bayes
• Neuronale Netze und Deep Learning
• Training mit Keras, TensorFlow und PyTorch
• KI im Browser mit JavaScript
• Generative Verfahren
• Reinforcement Learning